《自然语言处理技术》实训指导实训5 使用jieba库进行词性标注.docxVIP

初识文本基础处理

——使用jieba库进行词性标注

实训目标

掌握安装jieba库的方法。

熟悉pseg子模块，实现中文文本的分词和词性标注。

实训环境

环境

版本

说明

Windows10

64

电脑操作系统

Python

3.8.5

Python语言版本

pandas

1.3.0

主要用于数据读取、清洗等操作

NumPy

1.21.6

主要用于Python中的数值计算

jieba

0.42.1

主要用于文本分词

Gensim

4.2.0

主要用于检索文本、计算文本相似度、训练词向量、建模主题等

Matplotlib

3.3.0

主要用于数据可视化

PaddlePaddle

2.4.2

是一个深度学习框架，提供了高效的计算框架和优化算法

PaddleSpeech

1.2.0

主要用于语音和音频中的各种关键任务的开发

scikit-learn

1.0.2

广泛地用于统计分析和机器学习建模等数据科学领域

Librosa

0.8.1

主要用于分析一般的音频信号，是一个非常强大的Python语音信号处理的第三方库

NLTK

3.5

是一个常用的自然语言处理工具包，可用于文本处理、语义分析、词性标注等

SciPy

1.7.3

是一个科学计算工具包，可用于数学、科学、工程学等领域

pyttsx3

2.9.0

主要用于将文本转换成语音

实训说明

jieba库中的pseg子模块专门用于中文词性标注任务，它在jieba分词的基础上为每个词汇分配相应的词性。通过导入pseg子模块，可以轻松地实现中文文本的分词和词性标注，从而提高对中文文本的分析和处理能力。本实训将对一个中文文本数据，使用jieba库进行词性标注。

实训步骤

以“热爱学习是一种积极向上的品质，它可以让我们不断地探索新的知识领域，不断地拓展我们的视野和思维。”为例，使用jieba库进行词性标注，如REF_Ref131509306\h代码21所示。

代码STYLEREF1\s2SEQ代码\*ARABIC\s11使用jieba库进行词性标注

importjieba.possegaspseg

sentence=热爱学习是一种积极向上的品质，它可以让我们不断地探索新的知识领域，不断地拓展我们的视野和思维。

words=pseg.cut(sentence)

print(词性标注结果为：\n)

forword,flaginwords:

print(word+-+flag)

运行REF_Ref131509306\h代码21，词性标注结果如下。

词性标注结果为：

热爱-a

学习-v

是-v

一种-m

积极向上-l

的-uj

品质-n

，-x

它-r

可以-c

让-v

我们-r

不断-d

地-uv

探索-v

新-a

的-uj

知识-v

领域-n

，-x

不断-d

地-uv

拓展-v

我们-r

的-uj

视野-n

和-c

思维-n

。-x我们r

的uj

视野n

和c

思维n

。x

从REF_Ref131509306\h代码21的运行结果可以看出，每个词后面附加了一个词性标签（如“n”表示名词，“v”表示动词，“a”表示形容词等），这有助于理解每个词在句子中的语法作用。然而，这个标注结果存在一些问题，可能是由于分词的问题导致的。例如，“知识”被标注为动词（v），但实际上该词语应该是一个名词（n）。因此，用户在做词性标注后，应需要仔细检查和调整标注结果，以确保其准确性。

实训小结

技术点自评

达标

未达标

能够掌握安装jieba库的方法

能够使用pseg子模块进行词性标注

心得体会（如遇到的问题及解决方法、存在的不足之处等）：